信息融合：機器學(xué)習(xí)方法（英文版）

　　本書主要論述信息融合技術(shù)及其應(yīng)用，介紹不同技術(shù)的信息融合算法，包括基于稀疏/協(xié)作表示、高斯過程隱變量模型、多視角和多特征學(xué)習(xí)、貝葉斯模型、度量學(xué)習(xí)、權(quán)重分類器方法融合和深度學(xué)習(xí)等；講述這些融合方法在圖像分類、域自適應(yīng)、人臉識別、疾病檢測和圖像檢索等領(lǐng)域的應(yīng)用，并使用多個數(shù)據(jù)庫驗證了上述方法的有效性和優(yōu)越性。 本書可供從事機器學(xué)習(xí)、計算機視覺、模式識別及生物度量等領(lǐng)域研究人員、專業(yè)人士和研究生學(xué)習(xí)參考，也可為交叉學(xué)科的研究人員提供幫助。

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